2019年10月，微软发布了全新 VS Code Python 插件，开始原生支持 Jupyter Notebook。
对于Python初学者而言，意味着只要掌握一套IDE环境，就可以同时完成学习和程序开发任务。
而且这套IDE配合其他插件几乎能支持所有语言开发，极大降低了使用者门槛。

事实上，根据Stackoverflow2019年调查结果，它是目前最流行的IDE。
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本文内容目录：

  1. Python运行环境安装配置
  2. VSCode及Python插件安装使用
  3. Jupyter Notebook功能使用

Python 运行环境安装

Python运行环境的安装主要有两种方式：

  1. 去 官网 下载Python安装包后安装（入门推荐）
  2. 通过pyenv下载安装多版本（适合MacOS）

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如何选择入门的版本

Python版本识别方法：X.Y.Z

  • X代表重大升级，目前主要是Python2 和 Python3，目前Python2版本已停止维护，所以推荐使用Python3；
  • Y代表较大更新，一般每年会有一个新的版本发布，会增加一些新语法和功能特性；
  • Z代表维护更新，主要为新Y版本使用中出现的Bug提供补丁。

首先确定Python3，其次在子版本中，不要选择太古老的（少了功能），也别用最新发布的（有Bug）。
所以，本教程采用的是3.7版本，Z可以选择当前最新的，比如目前是3.7.8，官网下载地址。

下载方式安装

如果你用的是Windows系统，记得安装的时候打勾把Python加入系统PATH变量。
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然后进入CMD命令行，运行”python”指令，如果出现 “>>>” 提示符，则说明安装成功。

如果你用MacOS，下载后运行pkg文件，按提示操作即可。
也可以通过Homebrew安装python

  1. brew update
  2. brew install python3

MacOS下多Python版本管理

当我们需要多个Python版本并存时，可以用pyenv工具，源码地址。

MacOS通过Homebrew安装pyenv很简单

  1. brew update
  2. brew install pyenv

然后，就可以用pyenv命令安装多个版本了
可以用list参数查看有哪些候选版本，再安装具体版本，建议安装官方版本，以X.Y.Z格式命名。

  1. pyenv install -list
  2. pyenv install 3.7.6
  3. pyenv install 3.8.3

当pyenv下载python安装包慢（从国外服务器下载），可通过下面命令加速。
原理：通过国内的镜像源下载，放入pyenv指定文件夹后再安装。

  1. v=3.7.6;wget https://npm.taobao.org/mirrors/python/$v/Python-$v.tar.xz -P ~/.pyenv/cache/;pyenv install $v

有了pyenv，就可以在多版本间方便切换，还可以指定某个文件夹默认用某版本执行脚本

  1. pyenv local 3.7.6

可以查看当前用的版本和所有安装的版本

  1. pyenv version
  2. pyenv versions

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当然，pyenv的作用不仅仅是装多个Python版本，它更强大的用处在于维护多个虚拟环境。
在多项目中，可能会遇到这样的情况：用一样版本的Python，但要安装某个模块的不同版本。
这就需要创建一个纯净的Python虚拟环境。
通过pyenv插件 pyenv-virtualenv 可以达成完成，这里不再赘述，有兴趣可以根据官方提示安装。

用pip安装第三方模块

在命令行中，执行pip命令即可安装三方模块，pip会自动帮你解决包依赖问题（如需要安装的A模块，依赖于B，则pip会自动确保B安装）。

  1. pip install requests
  2. pip install whatever

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如果提示类似下面的内容，即需要更新pip本身，按提示执行命令即可。

WARNING: You are using pip version 19.2.3, however version 20.1.1 is available. You should consider upgrading via the ‘pip install —upgrade pip’ command.

  1. pip install --upgrade pip

查看当前已安装的模块

可以通过pip的list命令查看当前环境已装的三方模块：

  1. pip list

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也可以通过freeze命令把当前Python的模块安装信息导出备份，未来通过install命令导入。

  1. pip freeze > requirements.txt
  2. pip install -r requirements.txt


pip安装下载慢

慢的主要原因是pip默认从官方地址下载模块包，而官网服务器在海外，所以下载速度有限。
解决办法是为pip提供国内的镜像源。

单次使用可以为pip提供参数

  1. pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests

如果需要永久生效，可以修改配置文件。
从pip10版本开始可以直接通过命令修改：

  1. pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


VSCode Python 插件安装使用


插件安装

使用快捷键 Ctrl+Shift+P （Mac下Ctrl改为Command键，下同）调出 Command Palette，然后输入 “Extensions: Install Extensions” （也可以直接输入Install，会给出提示列表），进入扩展安装界面。
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请记下 Ctrl+Shift+P 这个快捷键，因为你会发现，Chrome浏览器的开发者面板（按 F12 调出）里，也可以用同样的快捷键，调用命令。

比如在Chrome开发面板中，按下快捷键，再输入“Capture full size screenshot”的前几个字母，就能一个命令保存整个网页截图。
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其实，Chrome的开发面板与VSCode都用了同样的底层架构：Electron（基于NodeJS和Chromium），在其官网上还可以找到大量基于它的应用。这也就意味着：只要你熟悉了VSCode的操作，也就同时掌握了大批其他软件的基本操作。
比如，未来有可能你都不用装VSCode，直接在线使用即可，比如Github推出的Codespaces，就是一个在线VSCode。

选择Python运行环境

新建或打开Python文件后，可以点击下方状态条里的版本，就可以切换系统内的Python版本。
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运行代码

目前VSCode Python插件已在文件右上方提供绿色执行按钮，点击即可执行。
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调试代码

通过按 F5键 后选择“Python File”开始调试。
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调试中，我们可以一步步执行，观察左边的变量数值变化。
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Jupyter Notebook功能使用

创建 Jupyter Notebook

当安装好 Python 插件最新版后，使用快捷键 Ctrl+Shift+P 调出 Command Palette，然后输入 “Python: Create New Blank Jupyter Notebook” ，就能创建一个新的 Jupyter Notebook。

OpenOrCreateNotebook.gif

如果你已经有一个 Jupyter Notebook 文件了，你可以在 VS Code 中双击打开这个文件，或者在 Command Palette 里通过 “Python: Open in Notebook Editor” 打开。

管理 cells

VS Code 的 Jupyter Notebook Editor 使得开发者可以轻松地创建、编辑和运行 code cells。
cell是Jupyter Notebook中的执行单元，你可以在里面写代码，也可以写Markdown文本。

创建 code cells
VSCode Python 指南 - 图16
添加额外的 code cells
VSCode Python 指南 - 图17
运行单个 code cell
VSCode Python 指南 - 图18
运行多个 code cells
VSCode Python 指南 - 图19
移动 code cell
VSCode Python 指南 - 图20
删除 code cell
VSCode Python 指南 - 图21

在代码与 markdown 之间切换（左Windows，右Mac）**
VSCode Python 指南 - 图22image.png

Intellisense 支持

在 VS Code 中编辑 Jupyter Notebook 的 Python 代码，就犹如平时在 VS Code 编写 Python 文件一样，有强大的 IntelliSense（智能提示）、变量/函数的 hover 提示等等功能。

VSCode Python 指南 - 图24

图表查看器

通过图表查看器，轻松查看输出的图表，放大缩小极为简便，还能导出为 PDF、SVG 或者 PNG 格式的文件。
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数据查看器和变量查看器

在 VS Code 中，可以通过变量查看器实时地查看变量的类型、数量与值。还可以通过数据查看器浏览更具体的数据。
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查看具体数据需要提前安装pandas模块，没有安装的话右下角会有提示弹出，点击Install即可安装。

其他功能说明

目前，Jupyter Notebook还不支持直接调试Python，需要先把 Jupyter Notebook 转为 Python 文件，再进行调试。
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如果之前已经安装类似 Anaconda 的套件，可以直接远程连接到已运行的Jupyter Notebook。

  1. 使用快捷键 Ctrl+Shift+P 调出 Command Palette，然后输入 “Python: Specify Jupyter server URI”。
  2. 在输入框中，输入远程 Jupyter server 的 URI。

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